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Les facteurs qui améliorent la résilience au travail dans les villes nord-américaines ont été identifiés

Crédit: UC3M Les chercheurs de cette étude sont parvenus à cette conclusion en s'inspirant de la recherche en modélisation de réseau et en cartographiant le travail…

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Les chercheurs de cette étude sont parvenus à cette conclusion en s'inspirant de la recherche sur la modélisation de réseau et en cartographiant les paysages de l'emploi dans les villes des États-Unis pendant les crises économiques.

Connaître et comprendre quels facteurs contribuent à la santé des marchés du travail est intéressant car cela peut aider à promouvoir une reprise plus rapide après une crise, telle qu'une récession économique majeure ou la pandémie actuelle de COVID. Les études traditionnelles perçoivent le travailleur comme une personne liée à un emploi spécifique dans un secteur. Cependant, dans le monde réel, les professionnels finissent souvent par travailler dans d'autres secteurs qui nécessitent des compétences similaires. En ce sens, les chercheurs considèrent les marchés du travail comme étant quelque chose de similaire aux écosystèmes, où les organismes sont liés dans un réseau complexe d'interactions.

Dans ce contexte, un marché du travail efficace dépend de nombreux aspects, tels que la diversité et le nombre d'offres d'emploi ou d'opportunités de formation dont disposent les travailleurs pour acquérir de nouvelles compétences, par exemple. Dans cette étude scientifique, les chercheurs ont constaté que les villes où tous ces facteurs sont très similaires réagissent différemment en ce qui concerne la sortie d'une crise économique. Pourquoi? «Nous avons découvert que la différence vient, en partie, de la« carte »des emplois, un réseau qui nous indique comment les emplois dans une ville sont liés, en fonction de la similitude des compétences requises pour effectuer ces emplois», explique Esteban Moro, professeur associé au département de mathématiques de l'UC3M et co-auteur de l'étude, actuellement professeur invité au MIT Media Lab.

«Lorsque cette carte est extrêmement limitée, c'est-à-dire lorsqu'il y a très peu de chances de trouver un autre emploi similaire (ce que nous appelons la« connectivité de l'emploi »), les villes sont moins préparées à une crise de l'emploi. En revanche, lorsque cette carte offre de nombreuses possibilités de passer d'un emploi à un autre similaire, la ville est mieux préparée. Cela a également un effet sur les salaires des travailleurs: les travailleurs des villes qui ont un réseau plus diversifié gagnent plus que ceux de la même profession dans les villes où ce réseau est plus limité », ajoute Esteban Moro.

Écologie, réseaux complexes et connectivité de l'emploi

En écologie et dans d'autres domaines où des réseaux complexes sont présents, la résilience a été étroitement liée à la «connectivité» des réseaux. Dans la nature, par exemple, les écosystèmes avec beaucoup de connexions se sont avérés plus résistants à certains chocs (comme les changements d'acidité ou de température) que ceux avec moins de connexions. S'inspirant de cette idée et s'appuyant sur des recherches antérieures sur la modélisation de réseaux, les auteurs de l'étude ont modélisé les relations entre les emplois dans plusieurs villes des États-Unis. Tout comme la connectivité dans la nature favorise la résilience, ils ont prédit que les villes avec des emplois liés par des compétences et une géographie qui se chevauchent s'en tireraient mieux face à un choc économique que celles sans de tels réseaux.

Afin de valider cela, les chercheurs ont examiné les données du Bureau of Labor Statistics pour toutes les régions métropolitaines des États-Unis du début à la fin de la Grande Récession (2008-2014). Sur la base de ces données, ils ont créé des cartes du paysage de l'emploi dans chaque région, y compris le nombre d'emplois spécifiques, leur répartition géographique et la mesure dans laquelle les compétences dont ils avaient besoin se chevauchaient avec d'autres emplois dans la région. La taille d'une ville donnée, ainsi que la diversité de ses emplois, ont joué un rôle dans la résilience, les villes plus grandes et plus diversifiées obtenant de meilleurs résultats que les villes plus petites et moins diversifiées. Cependant, en contrôlant la taille et la diversité et en tenant compte de la connectivité de l'emploi, les prévisions de taux de chômage de pointe pendant la récession se sont considérablement améliorées. En d'autres termes, les villes où la connectivité de l'emploi était plus élevée avant le crash étaient nettement plus résilientes et se sont rétablies plus rapidement que celles dont les marchés étaient moins connectés.

Même en l'absence de crises temporaires comme la Grande Récession ou la pandémie COVID, des phénomènes, tels que l'automatisation, pourraient changer radicalement le paysage de l'emploi dans de nombreux domaines dans les années à venir. Comment les villes peuvent-elles se préparer à cette perturbation? Les chercheurs de cette étude ont étendu leur modèle pour prédire le comportement des marchés du travail face à une perte d'emploi due à l'automatisation. Ils ont constaté que si les villes de taille similaire seraient affectées de la même manière aux premiers stades des chocs d'automatisation, celles dotées de réseaux d'emplois bien connectés offriraient de meilleures opportunités aux travailleurs déplacés de trouver d'autres emplois. Cela évite un chômage généralisé et, dans certains cas, conduit même à la création d'emplois supplémentaires à la suite du choc d'automatisation initial.

Les résultats de cette étude suggèrent que les décideurs devraient tenir compte de la connectivité des emplois lorsqu'ils planifient l'avenir de l'emploi dans leurs régions, en particulier là où l'automatisation devrait remplacer un grand nombre d'emplois. En outre, une connectivité accrue n'entraîne pas seulement une baisse du chômage, elle contribue également à une augmentation des salaires globaux. Ces résultats offrent une nouvelle perspective sur les discussions sur l'avenir de l'emploi et peuvent aider à guider et à compléter les décisions actuelles sur les investissements dans la création d'emplois et les programmes de formation, affirment les chercheurs.

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https://www.uc3m.es/ss/rapher/UC3MInstitucional/en/Detalle/Comunicacion_C/1371308984892/1371215537949/Identifican_los_factores_que_mejoran_la_resiliencia_laboral_en_las_ciericanades_norticanades

En écologie et dans d'autres domaines où des réseaux complexes sont présents, la résilience a été étroitement liée à la «connectivité» des réseaux. Dans la nature, par exemple, les écosystèmes avec beaucoup de connexions se sont avérés plus résistants à certains chocs (comme les changements d'acidité ou de température) que ceux avec moins de connexions. S'inspirant de cette idée et s'appuyant sur des recherches antérieures sur la modélisation de réseaux, les auteurs de l'étude ont modélisé les relations entre les emplois dans plusieurs villes des États-Unis. Tout comme la connectivité dans la nature favorise la résilience, ils ont prédit que les villes avec des emplois liés par des compétences et une géographie qui se chevauchent s'en tireraient mieux face à un choc économique que celles sans de tels réseaux.

Source: https://bioengineer.org/the-factors-that-improve-job-resiliency-in-north-american-cities-have-been-identified/

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Une peau artificielle contusionnée pourrait aider les prothèses, les robots détectent les blessures

Crédit : Adapté de ACS Applied Materials & Interfaces 2021, DOI : 10.1021/acsami.1c04911 Lorsque quelqu'un se cogne le coude contre un mur, il…

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Crédit : Adapté de ACS Applied Materials & Interfaces 2021, DOI : 10.1021/acsami.1c04911

Lorsque quelqu'un se cogne le coude contre un mur, non seulement il ressent de la douleur, mais il peut également ressentir des ecchymoses. Les robots et les membres prothétiques ne présentent pas ces signes avant-coureurs, ce qui pourrait entraîner d'autres blessures. Aujourd'hui, les chercheurs de ACS Applied Materials & Interfaces ont développé une peau artificielle qui détecte la force à travers des signaux ioniques et change également de couleur du jaune au violet semblable à une ecchymose, fournissant un indice visuel indiquant que des dommages se sont produits.

Les scientifiques ont développé de nombreux types différents de peaux électroniques, ou e-skins, capables de détecter des stimuli par transmission d'électrons. Cependant, ces conducteurs électriques ne sont pas toujours biocompatibles, ce qui pourrait limiter leur utilisation dans certains types de prothèses. En revanche, les peaux ioniques, ou peaux I, utilisent des ions comme porteurs de charge, comme la peau humaine. Ces hydrogels à conduction ionique ont une transparence, une extensibilité et une biocompatibilité supérieures par rapport aux peaux électroniques. Qi Zhang, Shiping Zhu et leurs collègues voulaient développer une peau en I qui, en plus d'enregistrer les changements de signal électrique avec une force appliquée, pourrait également changer de couleur pour imiter les ecchymoses humaines.

Les chercheurs ont fabriqué un organohydrogel ionique qui contenait une molécule, appelée spiropyrane, qui change de couleur du jaune pâle au violet bleuâtre sous une contrainte mécanique. Lors des tests, le gel a montré des changements de couleur et de conductivité électrique lorsqu'il était étiré ou comprimé, et la couleur violette est restée pendant 2 à 5 heures avant de redevenir jaune. Ensuite, l'équipe a collé l'I-skin sur différentes parties du corps des volontaires, telles que le doigt, la main et le genou. Se pencher ou s'étirer a causé un changement dans le signal électrique mais pas d'ecchymoses, tout comme la peau humaine. Cependant, des pressions, des coups et des pincements énergiques et répétés ont produit un changement de couleur. La peau I, qui réagit comme la peau humaine en termes de signalisation électrique et optique, ouvre de nouvelles opportunités pour détecter les dommages dans les prothèses et la robotique, selon les chercheurs.

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Les auteurs reconnaissent le financement de la Fondation nationale des sciences naturelles de Chine, du programme pour le Guangdong présentant des équipes innovantes et entrepreneuriales, du programme scientifique et technologique de Shenzhen, du programme spécial 2019 pour le gouvernement central guidant le développement scientifique et technologique local : plate-forme de recherche sur les matériaux fonctionnels de purification de l'environnement, Shenzhen Laboratoire clé d'ingénierie des produits de matériaux avancés et le Fonds présidentiel CUHK-Shenzhen.

Le résumé qui accompagne cet article est disponible ici.

L'American Chemical Society (ACS) est une organisation à but non lucratif agréée par le Congrès américain. La mission d'ACS est de faire progresser l'entreprise de chimie au sens large et ses praticiens au profit de la Terre et de tous ses habitants. La Société est un leader mondial dans la promotion de l'excellence dans l'enseignement des sciences et dans l'accès à l'information et à la recherche liées à la chimie grâce à ses multiples solutions de recherche, ses revues à comité de lecture, ses conférences scientifiques, ses livres électroniques et son périodique hebdomadaire Chemical & Engineering News. Les revues de l'ACS sont parmi les plus citées, les plus fiables et les plus lues dans la littérature scientifique ; cependant, l'ACS elle-même ne mène pas de recherche chimique. En tant que leader des solutions d'information scientifique, sa division CAS s'associe à des innovateurs mondiaux pour accélérer les avancées en organisant, connectant et analysant les connaissances scientifiques mondiales. Les bureaux principaux d'ACS se trouvent à Washington, D.C., et à Columbus, Ohio.

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Source: https://bioengineer.org/bruisable-artificial-skin-could-help-prosthetics-robots-sense-injuries/

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Les ordinateurs prédisent les goûts des gens en art

Une nouvelle étude offre un aperçu de la façon dont les gens portent des jugements esthétiquesCrédit : Smithsonian American Art Museum, Gift of Mrs. Joseph Schillinger Do…

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Crédit : Smithsonian American Art Museum, don de Mme Joseph Schillinger

Vous aimez les coups de pinceau épais et les palettes de couleurs douces d'un tableau impressionniste comme ceux de Claude Monet ? Ou préférez-vous les couleurs vives et les formes abstraites d'un Rothko ? Les goûts artistiques individuels ont une certaine mystique, mais maintenant une nouvelle étude de Caltech montre qu'un simple programme informatique peut prédire avec précision quelles peintures une personne aimera.

La nouvelle étude, publiée dans la revue Nature Human Behaviour, a utilisé la plate-forme de crowdsourcing d'Amazon Mechanical Turk pour recruter plus de 1 500 volontaires pour évaluer des peintures dans les genres de l'impressionnisme, du cubisme, de l'abstrait et de la couleur. Les réponses des volontaires ont été introduites dans un programme informatique, puis, après cette période de formation, l'ordinateur a pu prédire les préférences artistiques des volontaires bien mieux que cela ne se produirait par hasard.

« J'avais l'habitude de penser que l'évaluation de l'art était personnelle et subjective, j'ai donc été surpris par ce résultat », explique l'auteur principal Kiyohito Iigaya, un chercheur postdoctoral qui travaille dans le laboratoire du professeur de psychologie Caltech John O'Doherty.

Les résultats ont non seulement démontré que les ordinateurs peuvent faire ces prédictions, mais ont également conduit à une nouvelle compréhension de la façon dont les gens jugent l'art.

"Le point principal est que nous obtenons un aperçu du mécanisme que les gens utilisent pour porter des jugements esthétiques", explique O'Doherty. « C'est-à-dire que les gens semblent utiliser des fonctionnalités d'image élémentaires et les combiner. C’est une première étape pour comprendre comment fonctionne le processus.

Dans l'étude, l'équipe a programmé l'ordinateur pour décomposer les attributs visuels d'une peinture en ce qu'ils ont appelé des caractéristiques de bas niveau – des traits comme le contraste, la saturation et la teinte – ainsi que des caractéristiques de haut niveau, qui nécessitent un jugement humain et incluent des traits tels que comme si la peinture était dynamique ou immobile.

"Le programme informatique estime ensuite dans quelle mesure une caractéristique spécifique est prise en compte lors de la prise de décision sur le degré d'appréciation d'une œuvre d'art particulière", explique Iigaya. « Les fonctionnalités de bas et de haut niveau sont combinées lors de la prise de ces décisions. Une fois que l'ordinateur a estimé cela, il peut alors prédire avec succès le goût d'une personne pour une autre œuvre d'art jamais vue auparavant.

Les chercheurs ont également découvert que les volontaires avaient tendance à se regrouper en trois catégories générales : ceux qui aiment les peintures avec des objets de la vie réelle, comme une peinture impressionniste ; ceux qui aiment les peintures abstraites colorées, comme un Rothko ; et ceux qui aiment les peintures complexes, comme les portraits cubistes de Picasso. La majorité des gens appartenaient à la première catégorie « objets de la vie réelle ». "Beaucoup de gens ont aimé les peintures impressionnistes", dit Iigaya.

De plus, les chercheurs ont découvert qu'ils pouvaient également former un réseau de neurones à convolution profonde (DCNN) pour apprendre à prédire les préférences artistiques du volontaire avec un niveau de précision similaire. Un DCNN est un type de programme d'apprentissage automatique, dans lequel un ordinateur reçoit une série d'images de formation afin qu'il puisse apprendre à classer des objets, tels que des chats par rapport aux chiens. Ces réseaux neuronaux ont des unités qui sont connectées les unes aux autres comme des neurones dans un cerveau. En modifiant la force de la connexion d'une unité à une autre, le réseau peut « apprendre ».

Dans ce cas, l'approche d'apprentissage en profondeur n'incluait aucune des caractéristiques visuelles de bas ou de haut niveau sélectionnées utilisées dans la première partie de l'étude, de sorte que l'ordinateur a dû « décider » quelles caractéristiques analyser par lui-même.

« Dans les modèles de réseau de neurones profonds, nous ne savons pas exactement comment le réseau résout une tâche particulière, car les modèles apprennent par eux-mêmes, un peu comme le font les vrais cerveaux », explique Iigaya. "Cela peut être très mystérieux, mais lorsque nous avons regardé à l'intérieur du réseau de neurones, nous avons pu dire qu'il construisait les mêmes catégories de fonctionnalités que nous avons nous-mêmes sélectionnées." Ces résultats suggèrent la possibilité que les caractéristiques utilisées pour déterminer les préférences esthétiques pourraient émerger naturellement dans une architecture semblable à un cerveau.

"Nous cherchons maintenant activement à savoir si c'est effectivement le cas en examinant le cerveau des gens pendant qu'ils prennent ces mêmes types de décisions", explique O'Doherty.

Dans une autre partie de l'étude, les chercheurs ont également démontré que leur programme informatique simple, qui avait déjà été formé sur les préférences artistiques, pouvait prédire avec précision les photos que les volontaires aimeraient. Ils ont montré aux volontaires des photographies de piscines, de nourriture et d'autres scènes, et ont vu des résultats similaires à ceux impliquant des peintures. De plus, les chercheurs ont montré que l'inversion de l'ordre fonctionnait également : après avoir d'abord formé des volontaires sur les photos, ils pouvaient utiliser le programme pour prédire avec précision les préférences artistiques des sujets.

Alors que le programme informatique a réussi à prédire les préférences artistiques des volontaires, les chercheurs disent qu'il reste encore beaucoup à apprendre sur les nuances qui entrent dans le goût d'un individu.

"Il y a des aspects des préférences uniques pour un individu donné que nous n'avons pas réussi à expliquer en utilisant cette méthode", explique O'Doherty. «Cette composante plus idiosyncratique peut être liée à des caractéristiques sémantiques, ou à la signification d'une peinture, à des expériences passées et à d'autres traits personnels individuels qui pourraient influencer l'évaluation. Il peut toujours être possible d'identifier et de connaître ces caractéristiques dans un modèle informatique, mais pour ce faire, il faudra une étude plus détaillée des préférences de chaque individu d'une manière qui ne se généralisera peut-être pas à travers les individus comme nous l'avons trouvé ici.

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L'étude, intitulée "La préférence esthétique pour l'art peut être prédite à partir d'un mélange de caractéristiques visuelles de bas et de haut niveau", a été financée par l'Institut national de la santé mentale (par le biais du Centre Conte de Caltech pour la neurobiologie de la prise de décision sociale), le National Institute on Drug Abuse, la Japan Society for Promotion of Science, la Swartz Foundation, la Suntory Foundation et la William H. et Helen Lang Summer Undergraduate Research Fellowship. Parmi les autres auteurs de Caltech, citons Sanghyun Yi, Iman A. Wahle (BS '20) et Koranis Tanwisuth, qui est maintenant étudiant diplômé à l'UC Berkeley.

« J'avais l'habitude de penser que l'évaluation de l'art était personnelle et subjective, j'ai donc été surpris par ce résultat », explique l'auteur principal Kiyohito Iigaya, un chercheur postdoctoral qui travaille dans le laboratoire du professeur de psychologie Caltech John O'Doherty.

Source: https://bioengineer.org/computers-predict-peoples-tastes-in-art/

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Exploiter le pouvoir de la nature grâce à des consortiums microbiens productifs en biotechnologie

Crédit : @PROMICON Le contrôle délibéré de microbiomes complexes est notoirement difficile et les approches actuelles sont souvent guidées par de simples essais et erreurs….

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Le contrôle délibéré de microbiomes complexes est notoirement difficile et les approches actuelles sont souvent guidées par de simples essais et erreurs. Le nouveau projet Horizon 2020 PROMICON – Exploiter le pouvoir de la nature grâce à PROductive MIcrobial CONsortia en biotechnologie – mesurer, modéliser, maîtriser (http://www.promicon.eu) n'inspirera pas seulement de toutes nouvelles voies de production et un changement de paradigme des monocultures vers cultures mixtes en biotechnologie, mais a également le potentiel d'inspirer de nouvelles options de traitement en biomédecine au-delà de la biotechnologie.

Une équipe de recherche de scientifiques de premier plan dans le domaine de la biotechnologie s'associe pour développer une plate-forme de production biotechnologique efficace qui crée une synergie entre les stratégies d'ingénierie des souches avec la robustesse des microbiomes et leur plasticité métabolique dans les conversions organiques. Le projet rassemble des experts et des scientifiques de 10 institutions de 7 pays européens.

« Ayant travaillé dans le domaine de la biotechnologie pendant plus de 15 ans, en me concentrant principalement sur les cultures pures, je pense aujourd'hui qu'une combinaison de systèmes et de biologie synthétique avec la résilience des communautés microbiennes a un potentiel énorme pour relever les grands défis de notre temps. Nous avons maintenant atteint une étape technologique, où nous pouvons fusionner le meilleur des deux mondes, la coopération microbienne et la production de composés cibles. Maîtriser ce processus de manière productive est l'objectif primordial de PROMICON, et je suis honoré d'avoir une équipe aussi formidable à bord », commente le coordinateur de PROMICON, le Dr Jens Krömer du Helmholtz Center for Environmental Research – UFZ.

PROMICON apprendra des microbiomes existants dans la nature, puis utilisera les connaissances pour de nouvelles applications industrielles. En utilisant une approche descendante, PROMICON développera et optimisera des microbiomes existants à partir de la nature pour la production de polyhydroxyalcanoates (PHA), d'exo-polysaccharides (EPS), de phycobiliprotéines (PPP) utilisables dans les secteurs des matériaux et des biomatériaux, ainsi que des pigments pour l'industrie de l'alimentation animale et alimentaire. En utilisant une approche ascendante, de nouveaux microbiomes productifs synthétiques seront générés par le biais d'un cycle itératif de conception-construction-test-apprentissage utilisant l'ingénierie métabolique des systèmes. Ces consortiums microbiens inspirés de microbiomes naturels seront utilisés pour la production biotechnologique de butanol et d'hydrogène pour l'industrie chimique et des carburants et de polyester bactérien fonctionnalisé (antimicrobien PHACOS). Les consortiums de synthèse comprendront des producteurs primaires identifiés (agriculteurs), des transformateurs secondaires (ouvriers) et des souches essentielles pour la stabilité du microbiome (équilibreurs).

Les nouveaux concepts développés dans PROMICON auront un caractère transformationnel pour le secteur de la bioéconomie. Un espace dédié aux utilisateurs de la politique sera mis à disposition sur le site Web du projet, garantissant les dernières mises à jour de la politique. PROMICON démontrera les efforts d'exploitation pour faciliter un engagement précoce et actif tout au long du projet avec les grandes parties prenantes concernées (utilisateurs finaux, régulateurs/décideurs, investisseurs, etc.).

Le projet tiendra sa réunion officielle de lancement les 17 et 18 juin. Afin de fournir un environnement sûr face au COVID-19, le début de l'action de recherche et d'innovation de quatre ans se déroulera dans un environnement entièrement en ligne.

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Ce projet est financé par le programme de recherche et d'innovation Horizon 2020 de l'Union européenne au titre de la convention de subvention n° 101000733.

Le projet tiendra sa réunion officielle de lancement les 17 et 18 juin. Afin de fournir un environnement sûr face au COVID-19, le début de l'action de recherche et d'innovation de quatre ans se déroulera dans un environnement entièrement en ligne.

Source: https://bioengineer.org/harnessing-the-power-of-nature-through-productive-microbial-consortia-in-biotechnology/

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